Synthetic Metacognition for Managing Tactical Complexity (METACOG-25)

Abstract

The Neuro Symbolic Channel provides the tutorials, courses, and research results on one of the most exciting areas in artificial intelligence and machine learning. With content originally from the AI course taught at Arizona State University, this channel brings you the latest at the intersection of symbolic methods (e.g., logic programming) and deep learning. Learn about the latest algorithms, Python packages, and progress toward larger goals such as artificial general intelligence (AGI).

메타인지 AI 시스템

메타인지 AI 시스템은 군사적 맥락에서 다양한 방식으로 복잡성을 관리할 수 있습니다.

핵심적으로, 메타인지는 자기 인식(self-awareness) 개념에 기반을 둡니다. 이는 AI 시스템이 자신과 외부 환경을 이해하고, 익숙하지 않은 환경이나 개체를 인식하며, 나아가 목표를 재구성하거나 자체 치유, 자율 관리를 수행할 수 있는 능력을 의미합니다. 이러한 능력은 군사적 AI 시스템의 안전을 보장하는 데 매우 중요하며, AI 시스템 내에 이미 존재하는 지능을 활용하여 자체적으로 평가하고 의도된 행동을 수행하는지 확인할 수 있도록 돕습니다.

메타인지 AI 시스템이 군사적 복잡성을 관리하는 데 기여할 수 있는 구체적인 능력 및 적용 분야는 다음과 같습니다:

• 상황 인식 불확실성 이해: AI 시스템이 상황 인식의 불확실성 수준을 이해하고, 이를 센서 융합 처리 및 전장 상황 파악에 활용할 수 있도록 돕습니다.
• 시스템 내 이상 징후 감지: AI 시스템 자체 내에서 발생하는 이상 징후를 탐지하는 데 도움을 줍니다.
• 복잡성 식별: 위협의 수나 작전 환경의 템포 등과 같은 요소들을 통해 복잡성을 식별하는 능력을 포함합니다.
• 바람직한/바람직하지 않은 행동 결정 지원: 자율 시스템으로서 바람직하거나 바람직하지 않은 행동 방침을 결정하거나, 전투기가 결정을 내리도록 돕는 데 사용될 수 있습니다.
• 운영 기억 개발: 이러한 모든 정보를 기억으로 개발하는 능력도 포함됩니다.
• 전술적 복잡성 관리: 전술적 전투기가 직면할 수 있는 고도로 복잡한 상황을 관리하기 위한 시스템 및 솔루션 개발에 기여합니다. 전장 환경은 본질적으로 복잡하며, 기술과 지능형 시스템이 추가됨에 따라 더욱 복잡해지고 있습니다. 메타인지는 인간 전투기, 의사결정 지원 시스템, 또는 지능형 자율 시스템의 조합을 통해 이러한 복잡성을 관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 역 설명 가능성(Reverse Explainability): 항상 인간이 컴퓨터를 이해하는 것만을 의미하는 것이 아니라, AI 시스템이 인간 운용자의 의도와 행동을 신뢰하고 이해하며, 인간이 오류를 범할 때 이를 감지하고, 자율 시스템 팀 간의 기계 대 기계 신뢰 및 설명 가능성을 구축하는 데 도움을 줍니다. 이는 복잡한 인간-기계 팀워크 환경에서 상호 이해를 통해 복잡성을 줄이는 방식입니다.
• AI 킬 체인 개선: 위협 판단, 대응 결정, 특정 무기 선택, 성공 여부 평가 등 킬 체인의 전 과정에 걸친 의사결정을 향상시키는 데 메타인지가 도움을 줄 수 있습니다.
• 다중 임무 자원 할당: 작전의 템포나 복잡성이 변화하는 상황에서 함선, 전술 차량, 헬리콥터 등 각 자원이 여러 임무를 수행할 때, 이들의 우선순위를 정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• 인지 무기 시스템: 무기 시스템 자체에 AI 또는 지능이 내장되어 레이저 무기 발사 시점, 기존 운동 에너지 시스템과의 선택, 전투 피해 평가, 새로운 교전 교리 고려 등 복잡한 결정을 내리는 데 메타인지가 적용될 수 있습니다.
• 자율 대 자율 작전: 미래에는 메타인지 기능이 자율 시스템 간의 상호 작용 및 운영에 미치는 영향이 있을 수 있습니다. 이는 더욱 고도화된 자율 작전 환경의 복잡성을 관리하는 데 필요합니다.

또한, 메타인지는 지능형 시스템을 통해 불확실성이 전달될 때 이를 측정하는 데 도움을 줄 수 있으며, 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)으로 가는 데 필요한 디딤돌로 간주됩니다. 이처럼 메타인지 AI 시스템은 군사 작전의 다양한 측면에서 발생하는 복잡성을 이해하고, 적응하며, 관리하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

국방 AI 시스템 안전과 메타인지의 역할

AI 의사 결정 시스템의 안전을 보장하는 것은 국방 분야에서 매우 중요한 과제이며, 이는 시스템 엔지니어링 연구의 핵심 동력 중 하나입니다.

주요 과제:

AI 시스템의 안전성을 보장하는 데에는 여러 가지 문제가 발생할 수 있습니다. 2021년에 수행된 연구에서는 AI가 무기 결정을 내리거나 자율 시스템으로 기능할 때 발생할 수 있는 광범위한 안전 문제를 살펴보았습니다. 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 인간-AI 상호작용 및 신뢰 문제: 전사(war fighter)가 AI와 어떻게 상호작용하고 AI를 신뢰할 것인지가 중요한 고려 사항입니다.
• 불확실성 및 편향: AI 시스템이 불확실성에 어떻게 대처하고, 개발 과정이나 데이터에서 편향이 발생할 수 있는지가 문제입니다.
• 적대적 개입: 적들이 AI 시스템을 통제하거나 손상된 데이터를 주입하여 시스템이 오작동하게 만들 수 있는 위험이 있습니다.
• 운영자 오류: 미래의 AI 기반 의사 결정 보조 도구와 상호작용하는 과정에서 운영자(인간)의 오류가 발생할 수 있습니다.
• AI 시스템 자체의 내재적 오류: AI 시스템 개발 과정에서 발생할 수 있는 오류나 문제들이 있습니다.
• 예측 불가능한 행동: AI 시스템이 익숙하지 않은 새로운 상황에 직면했을 때, 의도하지 않거나 예측 불가능한 행동을 할 수 있습니다.
• 전술적 복잡성: 전장 환경은 본질적으로 복잡하며, 더 많은 기술과 지능형 시스템이 추가될수록 그 복잡성이 더욱 증가하고 있습니다. 이러한 복잡성 관리는 인간 전사, 의사 결정 보조 도구, 또는 지능형 자율 시스템의 조합을 통해 이루어져야 합니다.

해결책 및 메타인지의 역할:

이러한 안전 문제를 해결하기 위한 여러 전략이 모색되고 있으며, 특히 메타인지(Metacognition) 개념이 핵심적인 해결책으로 부상했습니다. 메타인지는 AI 시스템 내부에 이미 존재하는 지능을 활용하여 시스템이 스스로를 평가하고 의도된 행동을 수행하는지 여부를 확인하는 개념입니다.

메타인지의 정의 및 역량:

• 정의: 메타인지는 자기 인식(self-awareness), 자기 이해(self-understanding), 외부 환경 이해, 환경 내에서 익숙하지 않은 개체를 인식하는 능력, 그리고 목표를 재구성하거나 자기 치유(self-healing), 자기 관리(self-managing)를 수행하는 능력을 포함합니다.
• 핵심 역량 및 군사적 함의:
  • 상황 인식의 불확실성 이해: AI 시스템이 상황 인식의 불확실성 수준을 이해하고, 이를 센서 융합 처리 및 전장 상황 파악에 활용할 수 있습니다.
  • 이상 감지: AI 시스템 자체 내에서 이상(anomalies)을 탐지하는 데 도움을 줍니다.
  • 복잡성 식별: 위협의 수, 작전 환경의 템포 등과 같은 복잡성을 식별하는 능력을 제공합니다.
  • 바람직하거나 바람직하지 않은 행동 경로 결정: 자율 시스템이거나 전사의 의사 결정을 돕는 경우, 바람직하거나 바람직하지 않은 행동 경로를 결정할 수 있습니다.
  • 기억 개발: 이러한 모든 정보를 기억으로 개발할 수 있습니다.
  • 역방향 설명 가능성(Reverse Explainability): 인간이 컴퓨터를 이해하는 것을 넘어, AI 시스템이 운영자인 인간의 행동, 입력, 그리고 인간이 잘못 행동할 때를 감지하고 이해하며 신뢰하는 것을 의미합니다.
  • 기계 대 기계 신뢰 및 설명 가능성: 특히 자율 시스템 팀에서 중요합니다.
  • AI 킬체인 개선: 메타인지가 AI 킬체인의 다양한 의사 결정 과정을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
  • 다중 임무 자원 할당: 자원들이 여러 임무를 수행할 수 있을 때, 우선순위를 정하는 데 도움을 줍니다.
  • 인지 무기 시스템: 레이저 무기와 같은 인지 무기 시스템에서 발사 결정, 전투 피해 평가, 새로운 교전 교리 적용 등의 의사 결정을 내리는 데 적용될 수 있습니다.
  • 인공 일반 지능(AGI)으로의 디딤돌: 메타인지는 인공 일반 지능에 도달하기 위한 필수적인 단계로 여겨집니다.

시스템 엔지니어링 관점의 해결 전략:

시스템 엔지니어들은 문제를 총체적으로 접근하여 AI 시스템의 안전을 보호하기 위한 해결 전략을 모색합니다.

• 개발 단계:
  • 본질적으로 안전한 설계: 설계 단계부터 안전을 내재화합니다.
  • 추가적인 안전 예비 장치 구축: 다양한 설계 트레이드오프를 고려하여 안전 마진을 확보합니다.
• 운영 단계:
  • 안전 실패 메커니즘(Safe-fail mechanisms): 시스템이 고장 나더라도 안전하게 작동을 멈추거나 피해를 최소화하는 메커니즘을 구축합니다.
  • 지속적인 평가: 사람 또는 AI 시스템이 시스템을 지속적으로 평가하여 의도된 대로 작동하는지, 경로를 이탈하지 않는지, 완전히 실패하지 않는지, 또는 예측 불가능한 행동을 하지 않는지 확인합니다. 메타인지는 지능형 시스템을 통해 흐르는 불확실성을 측정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

결론적으로, AI 의사 결정 시스템의 안전을 보장하는 것은 복잡한 도전 과제들을 수반하지만, 메타인지의 자기 인식, 자기 평가, 그리고 자기 관리 능력은 이러한 시스템이 예측 불가능한 상황에 효과적으로 대응하고 신뢰성을 유지하며 궁극적으로 안전하게 작동하도록 돕는 핵심적인 해결책으로 강조되고 있습니다.

메타인지: 미래 AI와 자율 군사 작전의 핵심

메타인지는 미래 자율 군사 작전 및 인공 일반 지능(AGI)의 발전에 있어 필수적인 요소이자 중요한 디딤돌로 간주됩니다.

미래 자율 군사 작전에 미치는 영향: 메타인지는 군사 분야의 전술적 복잡성을 관리하고 AI 시스템의 안전성을 확보하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

• AI 시스템의 안전성 및 신뢰성 확보:
  • AI가 무기 결정을 내리거나 자율 시스템으로 기능할 때 발생할 수 있는 안전 문제에 대한 해결 전략으로 메타인지 개념이 등장했습니다.
  • 메타인지는 AI 시스템 자체의 지능을 활용하여 의도된 행동을 수행하는지 스스로 평가할 수 있도록 돕습니다. 이는 시스템이 예측 불가능한 새로운 상황에 직면했을 때 벗어나거나 완전히 실패하는 것을 방지하는 데 중요합니다.
• 자기 인식 및 환경 이해:
  • 메타인지는 AI가 자기 인식을 하고 외부 환경을 이해하며, 익숙하지 않은 상황이나 개체를 인식할 수 있도록 합니다.
  • 나아가 AI가 목표를 재조직하거나 자가 치유 및 스스로를 관리하는 능력으로 이어질 수 있습니다.
• 전술적 복잡성 관리 및 의사결정 지원:
  • 메타인지는 전술적 전투원이 직면할 수 있는 고도로 복잡한 상황을 관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
  • 상황 인식의 불확실성 수준을 이해하고 이를 센서 융합 처리 및 전장 상황 파악에 활용할 수 있습니다.
  • AI 시스템 내에서 이상 징후를 탐지하고, 위협의 수나 작전 환경의 템포 등 복잡성을 식별하는 데 기여합니다.
  • 자율 시스템으로서 바람직하거나 바람직하지 않은 행동 방침을 결정하는 데 도움이 될 수 있으며, 이 모든 것에 대한 기억을 개발할 수도 있습니다.
  • AI 시스템이 실제 세계에서 일어나는 일과 자체 내부에서 일어나는 일을 모델링하는 메타인지 모델을 개발하는 것이 중요합니다.
• 인간-기계 및 기계-기계 팀워크:
  • 메타인지는 인간-기계 팀워크를 향상시키며, 특히 역 설명 가능성(reverse explanability) 개념을 통해 AI 시스템이 인간 운영자의 의도를 이해하고 그들의 입력을 신뢰하며, 심지어 인간이 잘못된 방향으로 갈 때 이를 감지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
  • 자율 시스템 팀 간의 기계 대 기계 신뢰 및 설명 가능성을 구축하는 데 기여합니다.
• 다양한 군사 응용 분야:
  • 공중 및 미사일 방어 결정에서 AI 지원을 강화하고, 다중 임무 자원 할당의 복잡성을 관리하는 데 활용될 수 있습니다.
  • 인지 레이저 무기와 같은 인지 무기 시스템에 적용되어 AI가 발사 여부 및 전투 피해 평가와 같은 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
  • 자율 대 자율(autonomous on autonomous) 유형의 작전을 가능하게 하는 데 중요한 영향을 미칩니다.

인공 일반 지능(AGI)에 미치는 영향: 메타인지는 인공 일반 지능으로 가는 중요한 디딤돌이 될 것으로 예상됩니다. 소스에 따르면, 메타인지는 AGI가 무엇이든 간에 그 목표에 도달하기 위한 필수적인 부분으로 간주됩니다. 이는 AI 시스템이 단순히 특정 작업을 수행하는 것을 넘어, 스스로를 이해하고, 자신의 학습 과정을 모니터링하며, 문제 해결 전략을 조절하는 등 인간과 유사한 유연한 지능을 갖추는 데 메타인지 기능이 근본적으로 필요함을 시사합니다.